کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7375502 1480071 2018 15 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reconstructing networks from dynamics with correlated noise
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های بازسازی از دینامیک با نویز همبسته
کلمات کلیدی
بازسازی شبکه، سر و صدا مرتبط، ساختار و پویایی،
ترجمه چکیده
بازسازی ساختار شبکه های پیچیده از اندازه گیری گره یک چالش در بسیاری از شاخه های علم است. تأثیرات خارجی همیشه وجود دارد و به عنوان یک سر و صدا به شبکه های مورد علاقه عمل می کنند. در این مقاله، ما یک روش برای بازسازی شبکه از دینامیک اندازه گیری گره هایی که تحت نویز همبسته قرار می گیرند و نمی توان آنها را با یک نویز سفید مقایسه کرد. این روش می تواند لینک های هر دو شبکه دو طرفه و هدایت، زمان همبستگی و قدرت سر و صدا، و نیز قدرت اتصال نسبی از لینک ها زمانی که توابع اتصال دارای خواص خاص بازسازی. روش ما بر اساس روابط تئوری ساختار شبکه و مقادیر قابل اندازه گیری از پویایی است که ما برای سیستم هایی که دارای دینامیک نقطه ثابت در حد محدودیت سر و صدا هستند، ساخته شده است. با استفاده از این نتایج نظری، ما می توانیم ضعف دو روش معمول برای به دست آوردن لینک های شبکه های دو طرفه را با استفاده از ضریب همبستگی پیرسون و ضریب همبستگی جزئی توضیح دهیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
Reconstructing the structure of complex networks from measurements of the nodes is a challenge in many branches of science. External influences are always present and act as a noise to the networks of interest. In this paper, we present a method for reconstructing networks from measured dynamics of the nodes subjected to correlated noise that cannot be approximated by a white noise. This method can reconstruct the links of both bidirectional and directed networks, the correlation time and strength of the noise, and also the relative coupling strength of the links when the coupling functions have certain properties. Our method is built upon theoretical relations between network structure and measurable quantities from the dynamics that we have derived for systems that have fixed point dynamics in the noise-free limit. Using these theoretical results, we can further explain the shortcomings of two common practices of inferring links for bidirectional networks using the Pearson correlation coefficient and the partial correlation coefficient.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 502, 15 July 2018, Pages 106-122
نویسندگان
, , ,